elastalert的简单运用

elastalert是yelp使用python开发的elasticsearch告警工具。
github: https://github.com/Yelp/elastalert

很多人使用ELK stack来做日志收集分析,Kibana强大而方便,跟踪分析统计样样俱全,然而,但是,却有一个问题。Automation!你让我每天写query、查kibana?死给你看。

于是yelp的懒鬼们开发了elastalert,配好yaml,你只要等着收邮件就好了。

elastalert依照一定频率查询es,将查询结果对比告警阈值,超过阈值即进行告警。告警方式包括但不局限于邮箱、jira等。虽然官方没有提供微信等告警方式,但是也有第三方版本可以使用。

使用elastalert需要配置rule.yaml文档,来定义你要进行告警的条件、内容。

我们可以定义多个yaml,同时进行多种告警。也即对于每个rule.yaml,其包含一种告警发生规则,即阈值;包含一些告警方式,即email、jira等。

使用elastalert的步骤简单分为以下几步:
1. 安装elastalert
2. 配置config.yaml
3. 建立elastalert的索引
4. 配置规则yaml
5. 测试你的规则
6. 运行elastalert

elastalert文档齐全,以上步骤在官方文档种又详细介绍:
http://elastalert.readthedocs.io/en/latest/running_elastalert.html

我们来看一个简单的example_rule.yaml例子:

name: Large Number of 500 Responses
es_host: elasticsearch.example.com
es_port: 9200
index: logstash-responses-*
filter:
  - term:
      response_code: 500
type: frequency
num_events: 100
timeframe:
  hours: 1
alert:
  - email
email: example@example.com

你可能一看就明白这个yaml做了哪些事情,但是我们还是把它分成三段来具体了解一下:

  1. 定义要监控的文档
es_host: elasticsearch.example.com
es_port: 9200
index: logstash-responses-*
filter:
  - term:
      response_code: 500

ip、port、index、query,通过这四项来定义我们要监控的文档。filter指的是es query(DSL) 中的filter。

在yaml中配置filter:
http://elastalert.readthedocs.io/en/latest/recipes/writing_filters.html
关于filter:
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-filter-context.html

  1. 选择告警模式
type: frequency
num_events: 100
timeframe:
  hours: 1

type即告警模式,elastalert官方提供了11种type,简单说一下:
+ any(全部): 定义要监控文档中的每个命中都会生成一个警报
+ blacklist(黑名单): 检查和名单中的特定字段,如果他们在黑名单中则匹配
+ whitelist(白名单): 与黑名单类似,此规则会将某个字段与白名单进行比较,如果白名单不包含此词,则匹配
+ change(变化): 监视某个字段,当该字段改变时匹配
+ frequency(频率): 给定事件范围内,至少有一定数量时匹配
+ spike(环比): 给定时间段内的事件量比前一时间段大或小时,匹配
+ flatline(基线): 某个时间段内的时间总数低于给阈值
+ new_term(新词): 当指定字段出现新的词时匹配
+ cardinality(基数): 当某个时间段内特定字段的唯一值总数高或低于阈值时,匹配
+ metric_aggregation(聚合): 计算窗孔中度量值高或低于阈值时匹配
+ percentage_match(百分比): 匹配值所占百分比高或低与阈值时匹配。

FYI:http://elastalert.readthedocs.io/en/latest/ruletypes.html#rule-types

  1. 告警方式
alert:
  - email
email: example@example.com

例子中我们选择邮件告警,发送到example@example.com

发送邮件需要配置邮件服务器,可以配置在config.yaml中,也可以在rule.yaml分别配置。

3.1

# email subject
alert_subject: "{} something occur in {}"
alert_subject_args:
    - "@timestamp"
    - area

# alert text only configured
alert_text_type: alert_text_only

# "|" means remove useless characters
alert_text: |
    occured time: {:%Y-%m-%d %H:%M:%S}
    period: {:%Y-%m-%d %H:%M:%S} to {:%Y-%m-%d %H:%M:%S}
    recent event:
    {}

alert_text_args:
    - "@timestamp"
    - starttime
    - endtime
    - match_body


alert_subject 更改邮件的标题
alert_text_type: alert_text_only 因为我们要自定义邮件内容,所以使用alert_text_only
alert_text 自定义邮件内容,{}用于引用参数,参考python的string format。此处我需要格式化日期格式,故在{}中添加参数:%Y-%m-%d %H:%M:%S
alert_text_args 这里的参数依次对应alert_text 中的 {}。此处可用的参数包括elastalert_status/elastalert中文档内_source/match_body下的所有字段,以及一些保留字段。可用的字段存储在此dict

  • 由于elastalert没有存储'endtime',需要在代码中取当前时间代替endtime,并存入上方dict
  • 由于yaml中不可用'@'开头,取'@timestamp'时需要加上引号;但是这会导致取出的'@timestamp' 格式为str;格式化'@timestamp'时,需要使用datetime.datetime.strptime转换
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,117评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,328评论 1 293
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,839评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,007评论 0 206
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,384评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,629评论 1 219
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,880评论 2 313
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,593评论 0 198
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,313评论 1 243
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,575评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,066评论 1 260
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,392评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,052评论 3 236
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,082评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,844评论 0 195
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,662评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,575评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容

  • Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具(例如配置管理,服务发现,断路器,智...
    卡卡罗2017阅读 134,100评论 18 139
  • Spring Boot 参考指南 介绍 转载自:https://www.gitbook.com/book/qbgb...
    毛宇鹏阅读 46,360评论 6 343
  • 去年有段时间得空,就把谷歌GAE的API权威指南看了一遍,收获颇丰,特别是在自己几乎独立开发了公司的云数据中心之后...
    骑单车的勋爵阅读 20,132评论 0 41
  • 有时候走在路上,会发现许多不经意的惊喜,那些在城市的马路边,虽然蒙了一层厚厚的灰尘,可是依然绽放的花朵,走在嘈杂热...
    三更笙阅读 225评论 0 0
  • 入梅一周,暴雨洗礼过后,阳光特别灿烂,是因为久违了吗?混混沌沌的生活麻木了自己,说服自己说好好活着,活着比什么都好...
    芒果果露阅读 160评论 0 0